机器学习模型预测稳定性监控

机器学习模型预测稳定性监控

在生产环境中，模型预测稳定性直接关系到业务连续性。本文将从具体指标和告警配置角度，构建完整的监控体系。

核心监控指标

1. 预测值波动率

# 计算滑动窗口内预测值的标准差
import numpy as np
from scipy import stats

def calculate_prediction_volatility(predictions, window=100):
    if len(predictions) < window:
        return 0
    # 滑动窗口标准差
    volatility = np.std(predictions[-window:])
    return volatility

2. 特征分布漂移 使用KL散度检测输入特征分布变化：

from scipy.stats import entropy

def kl_divergence(p, q):
    return entropy(p, q)

# 历史分布vs当前分布的KL散度
kl_score = kl_divergence(history_dist, current_dist)

告警配置方案

阈值设定：

• 预测波动率 > 0.15（高风险）
• KL散度 > 0.3（中风险）

告警策略：

# Prometheus告警规则示例
- alert: ModelPredictionInstability
  expr: prediction_volatility > 0.15
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型预测波动率过高"

可复现步骤：

1. 部署Prometheus收集上述指标
2. 配置Grafana仪表板展示趋势
3. 设置钉钉/企业微信告警通知
4. 每日巡检并记录异常情况

通过以上方案，可以实现对模型预测稳定性的实时监控和快速响应。